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煤堆图像分割与特征提取
引用本文:张泽琳,杨建国,苏晓兰.煤堆图像分割与特征提取[J].中南大学学报(自然科学版),2014(6).
作者姓名:张泽琳  杨建国  苏晓兰
作者单位:中国矿业大学国家煤加工与洁净化工程技术研究中心;
基金项目:江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ13_0951);教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130095110005);国家自然科学基金青年基金资助项目(51304192)
摘    要:基于煤堆图像分割存在重叠煤粒的边缘错综复杂、不易检测的问题,通过多种图像增强和边缘检测方法的效果对比,提出一种将对比度受限自适应直方图均衡法(CLAHE)和SUSAN边缘检测算法相结合的方法来检测煤堆图像中的煤粒边缘,并利用数学形态学和孔洞填充算法得到最佳种子区域,有效防止分水岭算法的过分割和欠分割现象,最后统计并分析煤粒分割区域10个特征参数的分布情况,包含了煤粒数量、大小、形状、颜色和纹理特征。研究结果表明:通过这些特征参数可以预测相关煤质信息,利于实现自动控制煤炭的分选。

关 键 词:图像增强  图像分割  边缘检测  特征提取
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